【摘 要】
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针对齿轮振动信号的非线性、非平稳性与故障分类识别率低的问题,提出了一种基于EMD（经验模态分解）与多特征的支持向量机（SVM）故障诊断方法。该方法首先将采集到的信号进行小波包
【基金项目】
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国家自然科学基金地区基金项目（21366017）
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针对齿轮振动信号的非线性、非平稳性与故障分类识别率低的问题,提出了一种基于EMD（经验模态分解）与多特征的支持向量机（SVM）故障诊断方法。该方法首先将采集到的信号进行小波包降噪;然后提取降噪后信号的各项时域参数指标;同时,将降噪信号经过EMD运算并提取以互相关准则选取的各本征模式分量（IMF）的能量指标;最后,将两部分特征向量组合后作为SVM的输入进行训练与预测。实验结果表明,该方法对于齿轮状态具有很好的分类精确度,能很好地应用于齿轮的故障诊断。
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